Chapitre 4 : Evaluation de LoWCA
4.3. Evaluation de LoWCA
4.3.2. Evaluation du mécanisme de routage
4.3.2.3. Effets de la taille mémoire
Nous allons à présent exposer les résultats de simulations obtenus en faisant varier la capacité mémoire des nœuds dans le réseau [87]. La même métrique de calcul du nombre de contacts déduits, absolus et utiles est reprise pour représenter l’effet de la taille de la mémoire. La taille mémoire est supposée être la même pour tous les types de nœud, elle est exprimée en nombre de places : une place servant à stocker un événement de contact.
Pour cela nous proposons la métrique suivante : On suppose que la distribution de tous les contacts absolus induits par l’activité des mobiles dans la simulation ainsi que les contacts collectés au point de collecte est une distribution de type gaussienne. Afin d’évaluer la diversité de cette collection de contacts, nous considérons le ratio de l’écart-type de ces deux gaussiennes. Nous rappelons que la fonction gaussienne est définie par :
G(t) = (1 / σ √2Π) e – (t - µ) 2 / 2 σ2 où le paramètre σ2 représente la variance et le paramètre µ est la moyenne.
Pour évaluer la diversité des contacts, nous nous concentrons uniquement sur la variance σ2 qui peut être assimilée à la largeur à mi-hauteur de la courbe de Gauss. La diversité est donc définie par la fonction :
R = σ1/ σ2 (σ1 : pour les contacts collectés et σ2 pour les contacts absolus). La valeur de R montre une bonne diversité lorsque sa valeur se rapproche le plus de 1.
La figure 96 montre le nombre de contacts colportés par les mobiles jusqu’au point de collecte. Le concept de la connaissance utile (notée G) est aussi mis en valeur dans cette figure, il s’agit pour cela de compter la quantité d’informations que les nœuds mobiles soumettent au médium. Le nombre de contacts n’augmente pas considérablement en fonction de la taille mémoire et cela à cause du filtre DOF qui ne supprime que les événements de contact doublons. Nous pouvons justifier ces résultats en montrant la distribution des contacts par rapport à la durée de la simulation. Les figures 97 et 98 montrent la répartition des contacts pour une capacité mémoire de 15 et 100 places.
160 Figure 96 : Effet de la taille mémoire pour le filtre permanent.
Figure 97 : Distribution des contacts pour le filtre permanent et pour une capacité de 15 places.
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Figure 98 : Distribution des contacts pour le filtre permanent et pour une capacité de 100 places.Les deux figures montrent que les contacts collectés font partie des contacts créés au début de la simulation. Le ratio entre la variance σ1 (contacts absolus) et σ2 (contacts balise mobile) est égal à 33%
lorsque 15 places mémoire sont utilisées et 50% pour 100 places. Nous concluons que le filtre DOF n'est pas suffisant pour les applications de traçabilité où la variété de l'information est un objectif primordial.
La figure 99 illustre les effets de la mémoire lorsque le filtre est PRF appliqué. Le nombre de contacts collectés et utiles dans ce cas augmente de manière significative en faisant varier la taille de la mémoire des nœuds. La répartition des contacts pour 15 et 100 places (figures 100 et 101) montre une plus grande variété de contacts colportés au point de collecte lorsque 100 places sont attribuées aux nœuds mobiles. Le ratio σ1/σ2 confirme ces résultats pour 15 et 100 places comme le montre le tableau 7.
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Figure 99: Effet de la taille mémoire pour le filtre aléatoire.Figure 100 : Distribution des contacts pour le filtre aléatoire et pour une capacité de 15 places
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Figure 101: Distribution des contacts pour le filtre aléatoire et pour une capacité de 100 places.On note que les meilleures performances sont obtenues avec le filtre TNAF (figure 102) qui permet aux contacts de type balise-mobile d’avoir une meilleure chance d’atteindre le point de collecte. Un autre point important pour ce filtre est lorsque la taille de la mémoire atteint une valeur de 70 places, le gain en nombre de contacts collectés se stabilise. La répartition des contacts pour 15 et 100 places (figures 103 et 104) montre aussi une grande variété des contacts colportés. La diversité des contacts collectés est améliorée lorsque 15 places sont allouées avec σ1/σ2 = 90% et la même valeur est obtenue avec 100 places (tableau 6).
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Figure 102: Effet de la taille mémoire pour le filtre avantage balise.Figure 103: Distribution des contacts pour le filtre avantage balise et pour une capacité mémoire de 15 places.
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Figure 104: Distribution des contacts pour le filtre avantage balise et pour une capacité mémoirede 100 places.
Places mémoire DOF PRF TNAF
15 places 33% 33% 90%
100 places 50% 90% 90%
Tableau 6 : Diversité des contacts selon la capacité mémoire et le type de filtre.
Les résultats de simulation obtenus dans cette section confirment l'impact de la taille mémoire sur la quantité d'information colportée jusqu’au point de collecte. Cette taille de mémoire peut être calibrée à une certaine valeur en fonction du scénario de mobilité. La distribution des contacts dans le temps montre l'importance d'avoir une grande variété de contacts, cette diversité de connaissances peut être bénéfique pour des applications de traçabilité. Nous pourrions montrer de la même façon que pour une application de localisation l’usage de filtre qui avantage les événements de contact les plus récents donne les meilleurs résultats car il ne s’agit plus d’avoir une image de tout ce qui s’est passé mais de connaître la dernière position d’une entité
4.4. Validation par maquettage
La partie de ce chapitre décrit l’expérimentation de notre application LoWCA. Les résultats obtenus par maquettage seront ensuite comparés à ceux obtenus par simulation afin de valider partiellement notre mécanisme de routage. Un autre objectif visé par le déploiement de ce projet est l’expérimentation d’applications de localisation dans la mine expérimentale CANMET au Québec.
166 4.4.1. Implémentation sur des cartes TelosB
Le choix matériel pour l’implémentation de notre application de localisation a posteriori s’est porté sur la plateforme TelosB [86] proposée par l’intégrateur Crossbow Technology [88]. Cette plateforme a été conçue dans le but d’apporter une solution économe en énergie et capable d’intégrer plusieurs types de capteurs (capteurs de température, d’humidité, de lumière… etc.). L’architecture d’une plateforme TelosB est donnée dans la figure 105.
Figure 105: Architecture d’une plateforme TelosB.
Les caractéristiques de cette architecture sont les suivantes :
Module radio : la plateforme TelosB est équipée d’un module radio de type Texas Instruments CC2420 permettant une compatibilité avec le standard IEEE 802.15.4 et avec la norme ZigBee.
Antenne interne : en milieu intérieur, la portée radio est estimée environ à 50 mètres et environ 125 mètres en extérieur.
Microcontrôleur : le microcontrôleur incorporé dans la carte TelosB est de type MSP430 avec une cadence de 8 MHz, il est doté d’une mémoire interne SRAM de 48 Ko..
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Port USB : un port USB est présent sur la carte afin de simplifier l’interface utilisateur. Cette interface est aussi utilisée pour flasher la carte et pour la récupération des données.
Faible consommation : deux piles de types AA permettent des expérimentations d’une durée largement suffisante dans notre cas.
Système d’exploitation : une compatibilité avec le système d’exploitation TinyOS [89] dans sa version 1.1 est possible. Ce système Open Source est largement diffusé et utilisé par la communauté des développeurs de ce type de plateforme.
Un aperçu de cette carte ainsi qu’une description de ses différents composants sont donnés dans la figure 106.
Figure 106: Présentation d’une plateforme TelosB.
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4.4.1.1. Scenarii des tests
Les tests ont été effectués au sein des bâtiments de l’IUT d’Auvergne. Pour ce faire, un scénario de déplacement impliquant 5 entités mobiles a été établi et reproduit par simulation. Ce scénario est assez simple, mais suffisamment complexe pour produire une panoplie de résultats permettant l’évaluation de mécanisme. Le scénario choisi consiste en une séquence de mouvements effectués par des étudiants dotés de cartes TelosB au sein des couloirs d’un bâtiment. Ce même scénario est ensuite rejoué sur le simulateur NS2. Le tableau 8 donne une description détaillée de ce scénario.
Phase Identifiants mobiles concernés Action effectuée
1 M1 et M2 Positionnement en zone de départ
2 M1 et M2 Déplacement vers la zone du nœud collecteur
3 M1 et M2 Déplacement vers la zone de la balise B1
4.4.1.2. Validation du mécanisme de colportage
Nous allons à présent exposer les différents résultats d’expérimentation et de simulation afin de donner une première validation du mécanisme de colportage. Une taille mémoire de 15 places a été choisie afin de montrer par la suite l’effet des filtres.
Les figures 107, 108 et 109 montrent les résultats obtenus en simulation et ceux obtenus par expérimentation. Dans chaque figure, le nombre théoriques de contact prévu a été ajouté pour plus de clarté.
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Figure 107: Simulation et expérimentation pour le filtre permanent.La figure 108 présentant les résultats obtenus à l’aide du filtre DOF montre une similitude entre les résultats de simulations et d’expérimentations. Nous constatons dans cette figure le comportement concernant le nombre de contacts collectés au point de collecte qui reste inférieur au nombre de contact théorique attendu, cette perte est due au comportement aléatoire du médium. Le nombre de contacts absolus augmente de façon significative au niveau des expérimentations juste après que le nombre de mobiles atteint la valeur de 4 tandis que dans la simulation, ce nombre se rapproche du nombre théorique, ceci est dû au fait que les expérimentations créent plus de faux contacts que les simulations. Ces faux contacts sont produits lorsque les nœuds se retrouvent en bordure d’une cellule où la connectivité est souvent instable.
Figure 108 : Simulation et expérimentation pour le filtre aléatoire.
Les mêmes remarques s’appliquent lorsque le filtre aléatoire PRF est utilisé (figure 108) : les places sont alors libérées de manières aléatoires. Le jeu de courbes le plus homogène est obtenu avec le filtre
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TNAF (figure 109) où une priorité est donnée aux événements de contact impliquant des nœuds balises.Figure 109: Simulation et expérimentation pour le filtre avantage balise.
Les résultats obtenus ci-dessus rappellent l’intérêt d’appliquer des stratégies de filtrage quand il s’agit d’obtenir une diversité de contact au niveau du point de collecte, et cela pour alimenter et améliorer les applications de localisation et de traçabilité. En comparant la simulation et les résultats expérimentaux avec le même modèle de mobilité, nous avons montré une première preuve de la faisabilité de notre solution de routage
4.4.2. Application graphique
Dans le but d’apporter une meilleure exploitation des résultats obtenus lors des simulations et des expérimentations, nous avons eu recours à des projets d’étudiants pour développer les bases d’une vitrine applicative. Ces projets ont consisté à développer une application graphique dont la tâche principale est de reproduire a posteriori les mouvements des entités mobiles évoluant au sein d’une mine dans le cas de la localisation, à partir d’informations extraites de résultats issus de simulation et de l’expérimentation. Les principales fonctionnalités de l’application graphiques sont résumées dans les points suivants :
L’extraction et l’exploitation des informations requises pour la reproduction de la mine générique à partir de fichiers fournis par le simulateur NS2 (fichier Galerie qui décrit le polygone des parois de la mine aussi que le nombre, la position et le rôle de chaque entité).
L’évaluation des mouvements effectués par les nœuds mobiles durant la simulation (fichier NAM : Network Animator produit par NS2).
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L’exploitation des fichiers résultats de simulation et d’expérimentation (fichier de collecte des évènements de contact) afin de reproduire le mouvement des stations mobiles dans la mine.
L’affichage et la comparaison entre les parcours obtenus, par la simulation et par l’expérimentation.
Un exemple d’animation est donné dans la figure 110 où un mobile suit un parcours dans une mine générique.
Figure 110 : Exemple d’une animation graphique.
Sur cette figure on distingue d’abord le profil de la mine générique en forme de T. Ensuite, les nœuds fixes sont positionnés : à l’entrée de la mine en ce qui concerne le nœud collecteur, les trois autres stations fixes sont des balises placées aux extrémités de la galerie et une au milieu de la mine. Enfin, les différents points ronds représentent le déplacement du mobile au sein de la galerie. Cet exemple montre bien l’intérêt d’une telle application lorsqu’il s’agit d’apporter en complément la visualisation de la connaissance récoltée au niveau du collecteur. Néanmoins, quelques perspectives sont envisagées pour apporter quelques améliorations au niveau du traitement de la vitesse des mobiles, de la prise en charge des évènements de contact non finis et des contacts de type mobile-mobile.
172 4.5. Conclusions
Ce dernier chapitre de thèse a été consacré en majorité à l’évaluation de notre approche générique de colportage au sein d’une population mobile à travers des simulations à l’aide de l’outil de simulation NS2.
La première partie de ce chapitre a exposé les résultats de simulation pour l’étude du comportement des nœuds dans une cellule. Cette section a permis également d’étudier la méthode d’accès au médium CSMA/CA de la norme 802.15.4 dans le mode non beacon en surchargeant la cellule progressivement.
Les résultats obtenus à l’aide du simulateur NS2 ont permis d’évaluer plusieurs caractéristiques de ce comportement comme le débit, le nombre de drops au niveau de la couche MAC, les collisions et le taux de perte de trames. L’objectif principal de cette étude était d’éviter la création de faux événements de contact produits particulièrement par les pertes de trames consécutives. Les résultats obtenus dans cette partie ont permis de fixer le nombre maximal de nœuds qu’une cellule peut supporter sans risquer une création trop grande de faux événements de contact.
L’évaluation du mécanisme de routage a été ensuite abordée en comparant les effets d’une liste de règles de filtrage lorsque la mémoire des nœuds est saturée. Les résultats ont montré une variation des performances selon le type de politique de filtrage appliqué. L’impact de la taille mémoire sur la qualité et la pertinence de la connaissance colportée a aussi été démontré à l’aide de ses simulations selon le scénario de mobilité choisi. De plus, selon les mêmes critères, une taille mémoire peut être fixée au préalable.
Une partie expérimentale a décrit le maquettage de notre application LoWCA au sein d’un bâtiment de l’IUT de l’université d’Auvergne. Les résultats obtenus par maquettage ont été ensuite comparés à ceux obtenus par simulation afin de donner une première démarche de validation de notre mécanisme de routage. Une des perspectives envisagées est de déployer à grande échelle cette solution de localisation d’entités mobiles a postériori, dans une mine réservée à l’expérimentation au Québec.
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Conclusions et perspectives
5.1. Contribution de la thèse
De nos jours, la technologie des réseaux de capteurs sans fil (RCSF) représente une alternative à certaines problématiques liées à l’industrie moderne et à l’environnement. Les solutions offertes répondent à une variété de besoins lorsqu’il s’agit d'observer, de contrôler et de traiter des grandeurs physiques allant de la température ambiante à la pression atmosphérique, au mouvement voire même aux capteurs de luminosité. Une autre caractéristique comme la mobilité des nœuds rendent cette catégorie de réseaux utile aux domaines d’applications traitant de la localisation et de la traçabilité. En effet, la possibilité de suivre des personnes ou des matériaux susceptibles d’être des agents contaminants, de faire face à des infections nosocomiales ou bien d’étudier des propagations de virus dans un contexte médical sont autant de défis à relever. Ceci est d’autant plus pertinent que les solutions de type GPS, s’avèrent inappropriées dans des milieux dits confinés ou d’intérieurs en raison des propriétés liées à ce type d’infrastructure, et ne permettent pas de répondre à ses attentes de géolocalisation.
L’investigation réalisée dans le cadre de cette thèse tient compte de la richesse des différents domaines applicatifs des RCSF tout en prenant en considération leurs contraintes. Elle vise à proposer un modèle générique basé sur l’échange de proche en proche d’informations dites atomiques représentant des rencontres entre entités fixes et/ou mobiles. Lorsque le domaine visé traite de la reconstitution de parcours, la connaissance qu’une station mobile, qui est passée à proximité d’une autre station, s’avère une information primordiale.
Après avoir exposé, dans un premier chapitre, un état de l’art relatif à l’objet de notre travail, un second chapitre a modélisé de manière non exhaustive le principe de colportage dans une population mobile. A l’aide d’un outil de modélisation (UML), le mécanisme de diffusion, en même temps que les stratégies de filtrage associées, ont été expliquées sous forme de diagrammes. Ce chapitre a été suivi d’une troisième partie plus détaillée dans le but de formuler tous les aspects de la solution proposée, dédiée à des applications de localisation et de traçabilité a postériori dans des milieux d’intérieurs. Cette solution a été appelée LoWCA. Les principaux points abordés dans ce chapitre ont été en premier lieu l’exposition de la topologie et du modèle de déplacement choisis afin de représenter des entités mobiles en activité. Une grande partie a été réservée à l’exposition de notre approche de routage destinée aux réseaux tolérants aux délais et une liste de tous les algorithmes de filtrage a été dressée.
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Une démarche de simulation à l’aide de l’outil NS2 a été présentée dans le quatrième chapitre de cette thèse afin de proposer une évaluation du modèle générique. Les performances de la méthode d’accès au médium de la norme 802.15.4 version non slottée ont été évaluées dans la première section de ce chapitre. Les résultats obtenus ont servi à fixer des limites à l’intérieur d’une cellule dans le but d’éviter la création de fausses informations concernant les rencontres entre les entités fixes ou mobiles. Une seconde partie a été consacrée à l’évaluation des effets des filtres sur la qualité de la connaissance colportée jusqu’au point de collecte. Ces informations ainsi récoltées auront un impact direct sur les applications de localisation et de traçabilité a posteriori. Les résultats de simulations ont clairement mis en relief la nécessité d’appliquer des règles de filtrage et disposer de connaissances nécessaires pour apporter une amélioration du processus de localisation.Dans le but de donner une première démarche de validation de cette approche d’échange de proche en proche, un maquettage à l’aide de carte TelosB a permis d’obtenir des résultats expérimentaux comparables à ceux obtenus par simulation.
5.2. Perspectives
Afin de donner une dimension plus complète à la voie d’investigation explorée dans le cadre de cette thèse, nous envisageons d’approcher d’autres domaines applicatifs. En effet, même si l’un des principaux objectifs escomptés dans ce domaine de recherche a été la satisfaction de toutes les applications projetées, il n’en demeure pas moins que seul cas d’utilisation a été réalisé pour l’évaluation de l’approche suivie. D’autres axes complémentaires, notamment dans un domaine aussi sensible que la santé dans les enceintes hospitalières, nous semblent présenter un intérêt quant au mode de suivi des personnes, des matériaux pouvant être des agents contaminants, des infections nosocomiales et des propagations de virus…etc. Si maintenant il s’agit d’adapter cette étude par des applications d’ordre social, il faut imaginer et pro poser des améliorations spécifiques. Ce serait le cas par exemple pour des applications d’analyse du comportement des visiteurs dans des expositions, des salons ou des lieux publics.
L’une des difficultés recensées au cours de cette thèse et plus précisément durant l’implémentation et l’évaluation de notre approche de routage a été les temps de simulations nécessaires pour obtenir des résultats. Malheureusement, en plus d’être un outil de simulation difficile à maitriser, NS2 souffre aussi d’une grande lenteur de calcul lorsque la mobilité des nœuds est prise en considération. Ces temps de calcul peuvent durer des jours. C’est pour cette raison que l’évaluation de notre mécanisme de routage s’est limitée à une liste restreinte de filtres. De ce fait, l’étude de tous les filtres définis durant de cette thèse paraît être une perspective raisonnable.